首先需要确定机器人的运动方式，是否是点到点运动或者连续运动。如果是点到点运动，可以将路径分解成一系列的目标点，然后通过运动控制指令依次控制机器人运动到每个目标点。
如果是连续运动，可以通过路径规划算法生成一条平滑的运动路径，然后通过运动控制指令连续控制机器人沿着路径运动。在具体实现中，需要考虑机器人的运动方式，运动控制器的接口以及路径规划算法的选择等。
我这里有一个用Python&深度学习创建聊天机器人的教程，是非常粗糙的聊天机器人，不知道对题主适不适用，下面是详细的教程。
这是成品的样子。
本教程包括以下七大部分：
如果您想更深入地了解该项目，或者想添加到代码中，请到GitHub上查看完整的存储库：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot
运行该项目的所有必需组件都在GitHub存储库上。随意派生存储库并将其克隆到本地计算机。以下是这些组件的快速分解：
完整的代码位于GitHub存储库上，但是为了透明和更好地理解，我将遍历代码的详细信息。
现在让我们开始导入必要的库。（当您在终端上运行python文件时，请确保已正确安装它们。我使用pip3来安装软件包。）
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
import json
import pickle
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.optimizers import SGD
import random我们有一堆库，例如nltk（自然语言工具包），其中包含一整套用于清理文本并为深度学习算法做准备的工具，json，将json文件直接加载到Python中，pickle，加载pickle文件，numpy（可以非常有效地执行线性代数运算）和keras（这是我们将要使用的深度学习框架）。
words=[]
classes = []
documents = []
ignore_words = ['?', '!']
data_file = open('intents.json').read()
intents = json.loads(data_file)现在是时候初始化所有要存储自然语言数据的列表了。我们有我们前面提到的json文件，其中包含“意图”。这是json文件实际外观的一小段。
我们使用json模块加载文件并将其另存为变量intent。
for intent in intents['intents']:
for pattern in intent['patterns']:
# take each word and tokenize it
w = nltk.word_tokenize(pattern)
words.extend(w)
# adding documents
documents.append((w, intent['tag']))
# adding classes to our class list
if intent['tag'] not in classes:
classes.append(intent['tag'])如果仔细查看json文件，可以看到对象中有子对象。例如，“模式”是“意图”内的属性。因此，我们将使用嵌套的for循环来提取“模式”中的所有单词并将其添加到单词列表中。然后，将对应标签中的每对模式添加到文档列表中。我们还将标记添加到类列表中，并使用简单的条件语句来防止重复。
words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]
words = sorted(list(set(words)))
classes = sorted(list(set(classes)))
print (len(documents), "documents")
print (len(classes), "classes", classes)
print (len(words), "unique lemmatized words", words)
pickle.dump(words,open('words.pkl','wb'))
pickle.dump(classes,open('classes.pkl','wb'))接下来，我们将使用单词 list并将其中的所有单词进行词母化和小写。如果您还不知道，则lemmatize意味着将单词变成其基本含义或引理。例如，单词“ walking”，“ walked”，“ walks”都具有相同的引理，即“ walk”。限制我们的言语的目的是将所有内容缩小到最简单的程度。当我们为机器学习实际处理这些单词时，它将为我们节省大量时间和不必要的错误。这与词干法非常相似，词干法是将变体单词减少到其基数或词根形式。
接下来，我们对列表进行排序并打印出结果。好吧，看来我们已经准备好建立深度学习模型！
# initializing training data
training = []
output_empty = [0] * len(classes)
for doc in documents:
# initializing bag of words
bag = []
# list of tokenized words for the pattern
pattern_words = doc[0]
# lemmatize each word - create base word, in attempt to represent related words
pattern_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in pattern_words]
# create our bag of words array with 1, if word match found in current pattern
for w in words:
bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0)
# output is a '0' for each tag and '1' for current tag (for each pattern)
output_row = list(output_empty)
output_row[classes.index(doc[1])] = 1
training.append([bag, output_row])
# shuffle our features and turn into np.array
random.shuffle(training)
training = np.array(training)
# create train and test lists. X - patterns, Y - intents
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])
print("Training data created")让我们使用变量training初始化训练数据。我们正在创建一个巨大的嵌套列表，其中包含每个文档的单词袋。我们有一个称为output_row的功能，它只是充当列表的键。然后，我们将训练集改组并进行训练-测试拆分，其中模式是X变量，意图是Y变量。
# Create model - 3 layers. First layer 128 neurons, second layer 64 neurons and 3rd output layer contains number of neurons
# equal to number of intents to predict output intent with softmax
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(train_y[0]), activation='softmax'))
# Compile model. Stochastic gradient descent with Nesterov accelerated gradient gives good results for this model
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
#fitting and saving the model
hist = model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1)
model.save('chatbot_model.h5', hist)
print("model created")现在我们已经准备好训练和测试数据，我们现在将使用来自keras的深度学习模型Sequential。我不想让您沉迷于深度学习模型的工作原理的所有细节，但是如果您感到好奇，请查看本文底部的资源。
keras中的顺序模型实际上是最简单的神经网络之一，即多层感知器。如果您不知道那是什么，我也不会怪您。这是keras中的文档。
这个特定的网络具有3层，第一层具有128个神经元，第二层具有64个神经元，第三层具有意图数量作为神经元数量。请记住，该网络的目的是能够预测给定一些数据时选择哪种意图。
将使用随机梯度下降训练模型，这也是一个非常复杂的主题。随机梯度下降比普通梯度下降更有效，这就是您需要了解的全部。
训练模型后，整个对象将变成一个numpy数组，并保存为chatbot_model.h5。
我们将使用此模型来构成我们的聊天机器人界面！
from keras.models import load_model
model = load_model('chatbot_model.h5')
import json
import random
intents = json.loads(open('intents.json').read())
words = pickle.load(open('words.pkl','rb'))
classes = pickle.load(open('classes.pkl','rb'))我们需要从文件中提取信息。
def clean_up_sentence(sentence):
sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence)
sentence_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]
return sentence_words
# return bag of words array: 0 or 1 for each word in the bag that exists in the sentence
def bow(sentence, words, show_details=True):
# tokenize the pattern
sentence_words = clean_up_sentence(sentence)
# bag of words - matrix of N words, vocabulary matrix
bag = [0]*len(words)
for s in sentence_words:
for i,w in enumerate(words):
if w == s:
# assign 1 if current word is in the vocabulary position
bag[i] = 1
if show_details:
print ("found in bag: %s" % w)
return(np.array(bag))
def predict_class(sentence, model):
# filter out predictions below a threshold
p = bow(sentence, words,show_details=False)
res = model.predict(np.array([p]))[0]
ERROR_THRESHOLD = 0.25
results = [[i,r] for i,r in enumerate(res) if r>ERROR_THRESHOLD]
# sort by strength of probability
results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return_list = []
for r in results:
return_list.append({"intent": classes[r[0]], "probability": str(r[1])})
return return_list
def getResponse(ints, intents_json):
tag = ints[0]['intent']
list_of_intents = intents_json['intents']
for i in list_of_intents:
if(i['tag']== tag):
result = random.choice(i['responses'])
break
return result
def chatbot_response(msg):
ints = predict_class(msg, model)
res = getResponse(ints, intents)
return res以下是一些功能，其中包含运行GUI所需的所有必要过程，并将其封装为单元。我们具有clean_up_sentence（）函数，该函数可以清理输入的所有句子。该函数用在bow（）函数中，该函数接收要清理的句子并创建一袋用于预测类的单词（这是基于我们先前训练模型所得到的结果）。
在predict_class（）函数中，我们使用0.25的错误阈值来避免过度拟合。此函数将输出意图和概率的列表，它们与正确的意图匹配的可能性。函数getResponse（）获取输出的列表并检查json文件，并以最高的概率输出最多的响应。
最后，我们的chatbot_response（）接收一条消息（该消息将通过我们的聊天机器人GUI输入），使用我们的prepare_class（）函数预测该类，将输出列表放入getResponse（）中，然后输出响应。我们得到的是聊天机器人的基础。现在，我们可以告诉bot，然后它将进行响应。
#Creating GUI with tkinter
import tkinter
from tkinter import *
def send():
msg = EntryBox.get("1.0",'end-1c').strip()
EntryBox.delete("0.0",END)
if msg != '':
ChatLog.config(state=NORMAL)
ChatLog.insert(END, "You: " + msg + '\n\n')
ChatLog.config(foreground="#442265", font=("Verdana", 12 ))
res = chatbot_response(msg)
ChatLog.insert(END, "Bot: " + res + '\n\n')
ChatLog.config(state=DISABLED)
ChatLog.yview(END)
base = Tk()
base.title("Hello")
base.geometry("400x500")
base.resizable(width=FALSE, height=FALSE)
#Create Chat window
ChatLog = Text(base, bd=0, bg="white", height="8", width="50", font="Arial",)
ChatLog.config(state=DISABLED)
#Bind scrollbar to Chat window
scrollbar = Scrollbar(base, command=ChatLog.yview, cursor="heart")
ChatLog['yscrollcommand'] = scrollbar.set
#Create Button to send message
SendButton = Button(base, font=("Verdana",12,'bold'), text="Send", width="12", height=5,
bd=0, bg="#32de97", activebackground="#3c9d9b",fg='#ffffff',
command= send )
#Create the box to enter message
EntryBox = Text(base, bd=0, bg="white",width="29", height="5", font="Arial")
#EntryBox.bind("<Return>", send)
#Place all components on the screen
scrollbar.place(x=376,y=6, height=386)
ChatLog.place(x=6,y=6, height=386, width=370)
EntryBox.place(x=128, y=401, height=90, width=265)
SendButton.place(x=6, y=401, height=90)
base.mainloop()这里是有趣的部分（如果其他部分还不好玩）。我们可以使用tkinter（一个允许我们创建自定义界面的Python库）来创建GUI。
我们创建一个名为send（）的函数，该函数设置了聊天机器人的基本功能。如果我们输入到聊天机器人中的消息不是空字符串，则机器人将基于我们的chatbot_response（）函数输出响应。
此后，我们将建立聊天窗口，滚动条，用于发送消息的按钮以及用于创建消息的文本框。我们使用简单的坐标和高度将所有组件放置在屏幕上。
终于可以运行我们的聊天机器人了！
因为我在Windows 10计算机上运行程序，所以必须下载名为Xming的服务器。如果您运行程序，并且给您一些有关程序失败的奇怪错误，则可以下载Xming。
在运行程序之前，需要确保使用pip（或pip3）安装python或python3。如果您不熟悉命令行命令，请查看下面的资源。
一旦运行程序，就应该得到这个。
恭喜您完成了该项目！构建一个简单的聊天机器人可以使您掌握各种有用的数据科学和通用编程技能。我觉得学习任何东西的最好方法（至少对我而言）是建立和修补。如果您想变得擅长某事，则需要进行大量练习，而最好的练习方法就是动手并坚持练习！
这只是一套简单且让你在短时间内即可构建聊天机器人构建的教程，还有许多改进的空间，欢迎各位大牛进行修改更正。
1.尝试不同的神经网络
我们使用了最简单的keras神经网络，因此还有很多改进的余地。随时为您的项目尝试卷积网络或循环网络。
2.使用更多数据
就各种可能的意图和响应而言，我们的json文件非常小。人类语言比这复杂数十亿倍，因此从头开始创建JARVIS会需要更多。
3.使用不同的框架
有很多深度学习框架，而不仅仅是keras。有tensorflow，Apache Spark，PyTorch，Sonnet等。不要只局限于一种工具！
原文链接（需要翻墙才能浏览）：https://towardsdatascience.com/how-to-create-a-chatbot-with-python-deep-learning-in-less-than-an-hour-56a063bdfc44
Github项目地址：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot
本文由未艾信息(www.weainfo.net)翻译，想看更多译文，大家可以到我们的网站上观看~
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会
vivo部分机型进入手机的设置--更多设置--关于手机中快速点击三下Android 版本可进入安卓彩蛋界面。
具体操作步骤（以vivo Y67L为例）：
1、进入手机“设置”
2、选择“更多设置”
3、选择“关于手机”
4、快速点击三下Android 版本
5、跳转到彩蛋界面，并点击屏幕中间的图标
6、长按屏幕中间图标，开始彩蛋游戏
7、点击屏幕，控制好安卓机器人飞行的节奏，不撞到柱子和掉落下方，闯过的障碍越多，获得的分数也就越高
《机甲创世记》公元2050年，迷之生命体（Invade）将地球占领。2080年火星colony基地残存的人类勇敢的实行了第一次地球作战。最后以失败告终。
其后三年，新兵器被不断开发，于是实行了第二次夺回作战。
作战当中，在地球着陆失败的中尉与在途中遇到的五个伙伴，一起向着北美的敌军总部进发
最近一段时间以来，随着外资的连续大手笔买入，A股市场再度掀起了涨停潮。据统计，截至目前，多只个股连续多日涨停，备受投资者关注。接下来，让我们一起来探讨一下外资买入的一些备受瞩目的个股。
在外资的追捧下，某些热门个股连续涨停，成为市场上的焦点。其中，航空股由于受益于国际航线的复苏和国内旅游需求的持续释放，成为了外资关注的对象之一。此外，新能源汽车股也吸引了外资的目光，受益于清洁能源政策和市场需求增长，这些公司的股价一路走高。
外资的持续买入行为并非偶然，他们更多的是站在长期投资的角度来布局。根据最新的数据显示，外资主要偏好科技、医药生物、消费电子等行业。这些行业不仅具备强劲的内生增长动力，而且在国家政策扶持下，有望迎来更加广阔的发展空间。
外资连续买入一些个股，背后逻辑是对这些公司未来发展潜力的看好。在关注外资布局的同时，投资者也可以借鉴其逻辑，进行合理的配置和投资。但需要注意的是，投资有风险，建议投资者在进行投资决策时，要结合自身情况，理性对待市场波动，谨慎投资。
感谢阅读本文，希望通过本文能够对投资者有所帮助，更好地把握市场脉搏。
谜语，作为一种古老而神秘的语言游戏，一直以来都在我们的生活中扮演着重要的角色。无论是在家庭聚会、社交场合还是节庆活动中，谜语总是能够引发大家的兴趣和想象力。连续谜语则是谜语中的一种独特形式，通过一连串的问答来构建起一幅引人入胜的画面。本文将为您揭开连续谜语背后的神秘密码，带您走进这一千年文化传统中。
起源与历史
连续谜语的起源可以追溯到中国古代。相传在春秋战国时期，连续谜语就已经形成，并成为韩非子、荀子等古代文人雅士喜爱的智力游戏。随着时间的推移，连续谜语逐渐融入到民间文化中，不仅在娱乐方面发挥作用，还成为人们交流智慧和传承传统的方式。
构成与特点
连续谜语的构成主要包括问句和答语两部分。问句往往以文字或者口头语的方式提出，答语则包含了与问句相关且有一定逻辑关系的线索。通过逐步回答谜语的问句，人们逐渐揭示出隐藏在其中的谜底。这种连贯性的结构使得连续谜语更具挑战性和趣味性，为玩家们提供了一次一次的智慧碰撞。
不同于传统谜语的是，连续谜语往往以故事情节为基础。通过问答的形式，谜语讲述了一个生动有趣的故事，从而吸引人们的注意力并引发联想。这种情节结构让人们在猜谜的过程中获得更多的乐趣和思考的空间。
文化传统与价值
连续谜语作为一种民间文化传统，承载着丰富的文化内涵和传统价值观。它既是智力游戏，又是一种语言艺术。通过猜谜的过程，人们可以培养自己的观察力、思维能力和判断力，提高大脑的灵活性和敏锐度。
与此同时，连续谜语也是一种传承和交流文化传统的方式。不同地区的连续谜语往往反映了其所在地的风土人情、历史文化和习俗传统。通过猜谜和分享谜底，人们可以加深对于地域文化的了解，加强社会联系和沟通。
应用与发展
在现代社会，连续谜语的应用不仅仅局限于家庭聚会和娱乐活动。越来越多的教育机构和培训机构开始将连续谜语纳入到教学内容中，用以培养学生的思维能力和创造力。连续谜语还在广告宣传、团队建设等领域发挥着重要作用，通过谜语的形式来吸引人们的注意力和激发创意。
结语
连续谜语是一个极具魅力和神秘感的语言游戏，它不仅仅是一种娱乐方式，更是一扇了解文化传统和培养智慧的窗口。无论是孩子还是成年人，猜谜的乐趣和智慧的追求都能够使我们更加开阔视野，提升品质。
让我们一起走进连续谜语的世界，感受这种传统形式的魅力，与朋友家人一同分享乐趣，同时也将其中传统的智慧和文化价值传承下去。
在数字广告时代，随着竞争的激烈，广告主们需要寻找更加高效的广告投放策略。连续竞价（Continuous Bidding）作为一种新兴的广告竞价模型，正逐渐成为广告主们追求更好投放效果的选择。
连续竞价是一种基于实时数据和实时调整的广告竞价策略。与传统的一次性投放不同，连续竞价可使广告主根据实际效果进行动态调整，从而更好地控制广告投放成本，提高广告投资回报率。
在连续竞价模型中，广告主可以根据预设的目标指标（如点击率、转化率等）设定投放期望，并根据实际效果实时调整出价。这种实时调整可以确保广告主能够更好地适应市场变化、追求更高的投放效果。
连续竞价作为一种更加灵活、智能的广告投放策略，具有以下几个优势：
要实施连续竞价，广告主需要进行以下几个步骤：
连续竞价适用于大多数的广告投放场景，特别是对于那些需要实时调整和精准定位的广告活动，连续竞价可以帮助广告主更好地掌握广告投放节奏，提高广告投放效果。
尤其是在竞争激烈的行业，连续竞价显得尤为重要。通过实时调整广告出价和投放策略，广告主可以在激烈的市场竞争中更好地抢占先机，提高广告曝光和点击率。
连续竞价作为一种高效的广告投放策略，能够帮助广告主在数字广告时代更好地掌握广告投放节奏，提高广告投放效果。通过实时调整和精准定位，广告主可以更好地控制广告投放成本、提高广告点击率和转化率。然而，要实施连续竞价，广告主需要设定明确的目标、进行实时监测、定期调整和持续优化。
6轴机器人的1轴通常可以连续转动多个圈。具体能转动几圈取决于机器人的设计和控制系统。一般来说，工业级的6轴机器人的1轴可以连续转动360度以上，甚至可以达到多圈甚至无限圈。这样的设计可以满足各种复杂的工业应用需求，使机器人能够灵活地完成各种任务。然而，具体的转动范围还是要根据机器人的型号和规格来确定，因此在选择和使用机器人时需要根据实际需求进行评估和选择。
ABB工业机器人系统中，是利用信息处理模块连续中断识别号的，这样就可以快速处理系统的运行数据，快速进行指令发出
连续函数是数学中一个非常重要的概念，几乎在各个数学分支中都有其应用。本文将介绍连续函数的定义以及一些重要的性质，帮助读者更好地理解连续函数的概念。
在数学中，我们说一个函数在某一点具有连续性，意味着它在这一点附近的取值变化非常平滑，没有跳跃或断裂。连续函数的定义如下：
设函数 f(x) 在区间 [a, b] 上有定义，如果对于任意一个在区间 (a, b) 内的实数 c，当 x 趋近于 c 时，f(x) 也趋近于 f(c)，那么称函数 f(x) 在区间 [a, b] 上是连续的。
换句话说，我们可以用以下符号表示连续函数的定义：
f(x) 在 [a, b] 上连续 ⇔ ∀ ε > 0，∃ δ > 0，使得当 |x - c| < δ 时，| f(x) - f(c) | < ε
连续函数有以下一些重要性质：
连续函数的应用十分广泛，下面列举其中的几个重要领域：
通过对连续函数的研究和应用，我们能够更好地理解和分析许多实际问题，使得数学在各个领域中的应用更加深入和广泛。
本文简要介绍了连续函数的定义与性质，并探讨了连续函数在不同领域中的应用。连续函数是数学中的一个基本概念，对于理解和分析各个数学问题都具有重要意义。希望通过本文的介绍，读者对连续函数有了更深入的了解，并能够将其应用于实际问题中。
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